我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读

短信预约 信息系统项目管理师 报名、考试、查分时间动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读

工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读

作者:张连壮 PostgreSQL 研发工程师

从事多年 PostgreSQL 数据库内核开发,对 citus 有非常深入的研究。

上一期 我们介绍了 PostgreSQL 数据找回工具:pg_reconvery

本文将带大家了解 pg_recovery 工具的实现原理、设计思路,并带来源码解读。

| 数据找回的实现原理

一个数据库系统正常的数据读取方式,是从做 select * from pg_recovery 的查询开始(即执行事务),执行查询操作过程将同时生成事务的快照,通过 GetActiveSnapshot() 函数,便可以看到当前可见的数据。

| 设计思路

1. 如何读取 Dead 元组?

PostgreSQL 通过 快照 来决定当前数据库数据的可见性,因此当一条数据被删除时,数据的实体仍然存在于数据库实例中,通常管这种不可见的数据叫做 Dead 元组(PostgreSQL 中一条数据称为一个元组)。

PostgreSQL 中提供了 SnapshotAny 的特殊快照(还有很多其他类型)。这个快照可以读取任何数据,pg_recovery 便是通过该方式读取的所有数据。默认情况下,只返回 recovery 的数据,不返回可见的数据。

2. 函数一次返回多少数据?

数据量是按行返回的,并且每次限定一行。

3. 如何控制内存?

函数会多次执行,而有些状态是全局级的。因此可以使用 multi_call_memory_ctx (内存池的上下文)参数,来控制内存。

关于函数的参数

通过 SQL 创建函数时,执行如下语句。函数使用请参照上一期内容。

CREATE FUNCTION pg_recovery(regclass, recoveryrow bool DEFAULT true) RETURNS SETOF record

regclass:PostgreSQL 的表类型,会将表名自动转换成 OID(OID 数据库内部对象的唯一标识),因此只需输入表名即可。

reconveryrow bool DEFAULT ture:默认值 true,表示只返回 recovery 数据。取值 false, 表示返回所有数据。
执行下列语句,修改参数默认值。

select * from pg_recovery("aa", recoveryrow => false)

RETURNS SETOF record:函数返回行类型数据。

| 源码解读

必要的数据

typedef struct
{
    Relation            rel;    -- 当前操作的表
    TupleDesc           reltupledesc; -- 表的元信息
    TupleConversionMap  *map; -- 表的映射图,即表的数据映射成自定义返回的列
    TableScanDesc       scan; -- 扫描表
    HTAB                *active_ctid; -- 可见数据的ctid
    bool                droppedcolumn; -- 是否删除列
} pg_recovery_ctx;

隐藏列

增加 recoveryrow 的隐藏列,当返回全部信息时,通过此列可以辨别出该行数据是 recovery 的数据,还是用户可见的数据。

static const struct system_columns_t {
    char       *attname;
    Oid         atttypid;
    int32       atttypmod;
    int         attnum;
} system_columns[] = { 
    { "ctid",     TIDOID,  -1, SelfItemPointerAttributeNumber },
    { "xmin",     XIDOID,  -1, MinTransactionIdAttributeNumber },
    { "cmin",     CIDOID,  -1, MinCommandIdAttributeNumber },
    { "xmax",     XIDOID,  -1, MaxTransactionIdAttributeNumber },
    { "cmax",     CIDOID,  -1, MaxCommandIdAttributeNumber },
    { "tableoid", OIDOID,  -1, TableOidAttributeNumber },
    { "recoveryrow",     BOOLOID, -1, DeadFakeAttributeNumber },
    { 0 },
};

pg_recovery 简化代码

Datum
pg_recovery(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    FuncCallContext     *funcctx;
    pg_recovery_ctx *usr_ctx;
    
    recoveryrow = PG_GETARG_BOOL(1); -- 获取默认参数

    if (SRF_IS_FIRSTCALL()) -- 每条数据,函数都会调用一次,因此需要先初始化数据
    {
        funcctx = SRF_FIRSTCALL_INIT(); -- 申请上下文
        oldcontext = MemoryContextSwitchTo(funcctx->multi_call_memory_ctx); -- 使用内存池

        usr_ctx->rel = heap_open(relid, AccessShareLock); -- 增加读锁
        usr_ctx->reltupledesc = RelationGetDescr(usr_ctx->rel); -- 获取元信息
        funcctx->tuple_desc = BlessTupleDesc(tupdesc); -- 函数使用的元信息
        usr_ctx->map = recovery_convert_tuples_by_name(usr_ctx->reltupledesc,
                funcctx->tuple_desc, "Error converting tuple descriptors!", &usr_ctx->droppedcolumn); -- 列映射
        usr_ctx->scan = heap_beginscan(usr_ctx->rel, SnapshotAny, 0, NULL , NULL, 0); -- 扫描全部表数据
        active_scan = heap_beginscan(usr_ctx->rel, GetActiveSnapshot(), 0, NULL , NULL, 0); -- 扫描可见数据
        while ((tuplein = heap_getnext(active_scan, ForwardScanDirection)) != NULL)
            hash_search(usr_ctx->active_ctid, (void*)&tuplein->t_self, HASH_ENTER, NULL); -- 缓存可见数据的 ctid

    }

    funcctx = SRF_PERCALL_SETUP(); -- 获取函数之前的上下文
    usr_ctx = (pg_recovery_ctx *) funcctx->user_fctx;

get_tuple:
    if ((tuplein = heap_getnext(usr_ctx->scan, ForwardScanDirection)) != NULL)
    {
        -- 检验表该数据是否是dead
        hash_search(usr_ctx->active_ctid, (void*)&tuplein->t_self, HASH_FIND, &alive);

        tuplein = recovery_do_convert_tuple(tuplein, usr_ctx->map, alive); -- 将原表数据转换成输出格式
        SRF_RETURN_NEXT(funcctx, HeapTupleGetDatum(tuplein)); -- 转换成Datum格式,返回数据
    }
    else
    {   
        -- 读取完数据
        heap_endscan(usr_ctx->scan); -- 结束扫描表
        heap_close(usr_ctx->rel, AccessShareLock); -- 释放锁
        SRF_RETURN_DONE(funcctx); --释放函数资源
    }
}

生成映射表

TupleConversionMap *
recovery_convert_tuples_by_name(TupleDesc indesc,
                       TupleDesc outdesc,
                       const char *msg, bool *droppedcolumn)
{

    attrMap = recovery_convert_tuples_by_name_map(indesc, outdesc, msg, droppedcolumn); -- 处理recoveryrow/隐藏列/可见列的映射

    map->indesc = indesc;
    map->outdesc = outdesc;
    map->attrMap = attrMap;
    map->outvalues = (Datum *) palloc(n * sizeof(Datum));
    map->outisnull = (bool *) palloc(n * sizeof(bool));
    map->invalues = (Datum *) palloc(n * sizeof(Datum));
    map->inisnull = (bool *) palloc(n * sizeof(bool));
    map->invalues[0] = (Datum) 0;
    map->inisnull[0] = true;

    return map;
}

元组转换函数

HeapTuple
recovery_do_convert_tuple(HeapTuple tuple, TupleConversionMap *map, bool alive)
{
    heap_deform_tuple(tuple, map->indesc, invalues + 1, inisnull + 1); -- 将元组拆分,提取列数据

    for (i = 0; i < outnatts; i++)
    {
        outvalues[i] = invalues[j]; -- 转换数据
        outisnull[i] = inisnull[j]; -- 转换数据
    }

    return heap_form_tuple(map->outdesc, outvalues, outisnull); -- 将列数据转换成元组
}

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读

作者:张连壮 PostgreSQL 研发工程师从事多年 PostgreSQL 数据库内核开发,对 citus 有非常深入的研究。上一期 我们介绍了 PostgreSQL 数据找回工具:pg_reconvery本文将带大家了解 pg_recovery 工具的实现
工具 | pg_recovery 设计原理与源码解读
2014-11-21

《Spring Boot源码解读与原理分析》书籍推荐

Spring Boot 1.0.0 早在2014年就已经发布,只不过到了提倡“降本增效”的今天,Spring Boot才引起了越来越多企业的关注。Spring Boot是目前Java EE开发中颇受欢迎的框架之一。依托于底层Spring F
2023-08-17

编程热搜

目录